Statistiques

Cet article examine les facteurs qui influencent la pression artérielle en utilisant des méthodes statistiques avancées.

Une étude examine comment les habitudes de conduite en vitesse varient à travers le monde et leur impact sur la sécurité routière.

Les simulations aident à analyser comment les maladies se propagent et à améliorer les réactions de santé publique.

Une nouvelle méthode améliore la validation des modèles dans le séquençage d'ARN à cellule unique.

Une nouvelle méthode améliore la détection d'objets à l'intérieur des bâtiments en utilisant la technologie radar.

Apprends à mesurer l'efficacité des campagnes de pub digitales.

Une revue de différentes méthodes pour prédire les changements de température dans les villes américaines.

Découvre comment les modèles graphiques gaussiens analysent les relations dans des données appariées.

Méthodes pour améliorer les modèles d'apprentissage face aux changements de données dans divers domaines.

Découvrez LUQ-Learning, une approche qui prend en compte les choix des patients dans le secteur de la santé.

Découvrez comment le PPSR protège la confidentialité des données dans les tâches de régression symbolique.

Une nouvelle approche pour améliorer la résolution des PDEs en haute dimension avec l'apprentissage automatique.

Cet article examine deux méthodes pour étudier les formes de données : la géométrie de l'information et la géométrie de Wasserstein.

Explorer de nouvelles méthodes pour garantir la fiabilité des résultats en apprentissage automatique.

Analyser comment la similarité entre les données d'entraînement et de test affecte l'incertitude dans les prédictions du modèle.

Une méthode pour aider les modèles à prédire des classes invisibles sans avoir à se retaper une grosse formation.

Un modèle amélioré pour analyser les connexions dans des réseaux bipartites.

Combiner des classificateurs neuronaux avec la simulation de Monte Carlo améliore les méthodes d'analyse de données.

Une étude sur l'identification des facteurs qui influencent les taux de fertilité dans différents pays.

Découvrez comment l'automatisation peut simplifier la notation des devoirs ouverts pour les enseignants.

Aperçu des modèles de volatilité en géographie, finance et sciences environnementales.

Un aperçu des méthodes bayésiennes et fréquentistes en statistiques.

Une nouvelle approche spectrale améliore les modèles Matérn multivariés pour l'analyse des données spatiales.

Explore différentes méthodes en modélisation causale et leur importance pour la recherche.

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Une nouvelle méthode pour tirer des insights de données résumées en utilisant l'échantillonnage de Gibbs.

La génération de données synthétiques améliore la confidentialité tout en permettant une analyse de données précieuse.

Cet article parle du rôle et des défis des équations différentielles stochastiques hypo-elliptiques.

La recherche sur le calcul par réservoir se concentre sur l'optimisation des conceptions de réseaux pour améliorer l'apprentissage machine.

Un nouvel algorithme améliore l'estimation de l'homologie à partir de points de données bruyants.

Un aperçu des méthodes pour analyser de gros ensembles de données spatiales et leurs défis.

Les avancées dans les méthodes de test améliorent la compréhension des relations entre les variables.

De nouvelles méthodes améliorent l'analyse de régression en présence de valeurs aberrantes.

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Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions pour les demandes d'assurance et les coûts.

Une nouvelle méthode améliore la validation des modèles dans le séquençage d'ARN à cellule unique.

Des méthodes robustes améliorent l'analyse des dispositifs à usage unique et de leurs taux de défaillance.

Découvrez comment la diversité des connexions révèle des infos dans différents réseaux.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension des données complexes grâce à des modèles flexibles.

Présentation de l'estimateur MRCT pour une détection efficace des valeurs aberrantes et une analyse de covariance.

Un aperçu de l'algorithme de Metropolis-Hastings avec marche aléatoire pour l'échantillonnage statistique.

Une nouvelle approche pour de meilleures estimations dans la modélisation statistique de données complexes.

Cet article examine deux méthodes pour étudier les formes de données : la géométrie de l'information et la géométrie de Wasserstein.

Des méthodes robustes améliorent l'analyse des dispositifs à usage unique et de leurs taux de défaillance.

Examinons comment les retours humains influencent les systèmes de récompense dans la prise de décision.

L'identifiabilité et la falsifiabilité sont super importantes dans la croissance des modèles bayésiens.

Explorer comment les lois de conservation scalaires s'appliquent à l'analyse du flux de trafic.

Explorer la différence moyenne de Gini et ses applications en théorie de la fiabilité.